今日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在黄浦江畔拉开帷幕，三千余项顶尖科创成果集体亮相，尽显中国人工智能落地提速的发展活力。

在教育领域，这意味着育人方式的重新定位：技术从来不只是工具的更新，更是教师角色的深层转型。面对 AI 人工智能浪潮，上海阿德科特主动探索、先行实践，依托全人教育理念打造新型课堂，以 AI 作为启发深度思考的 “思维探针”，而非替代思考的"答案机器"。

那些真正扎根日常教学的 AI 育人实践，早已悄然扎根在上海阿德的课堂中。

高老师（Sophier）当前教授 A2 数学与高数。她在实际教学中发现一个长期存在的问题：不少学生笔试得心应手，面试却频频卡顿。

"书面作答自带容错空间，写错可以涂改、思考时能停顿缓冲，"高老师坦言，"但面试全程是连续追问，思维一旦卡壳，教授能立刻捕捉到漏洞。"多数学生依靠题库机械刷题，无法保持高压环境下思维的流畅性。”

高老师联合上海阿德科特学校教学团队自主设计了 Dr. Atlas——一款专为G5名校升学面试打造的数学思维训练智能体。与常规AI直接输出答案的逻辑相反，它的设计核心是"持续追问，暴露思维盲区"。

思维训练模式下，AI不评判对错。即便学生推导走入死胡同，系统也只循序渐进引导，直至学生自主发现偏差、切换路径。高老师解释："Dr. Atlas的优势是让学生把书面答题时隐藏的思维断点全部暴露出来。"

模拟面试模式则更为严苛。AI切换为严谨面试官，不间断连环提问，复刻毫无喘息空间的真实考场压力。有学生在连续四分钟的追问后反馈："这比真题还紧张，但练了几次之后，我发现自己开始习惯边想边说了。"

教师端后台可完整调取训练轨迹。高老师复盘时，在一道函数极值题中发现了多种截然不同的切入思路：有的从导数定义出发，有的直接用二阶导数判定，还有人尝试用图像对称性绕过计算。"这些多元路径让我意识到，课堂里藏着太多预设之外的思考方式。"

老师们将真实思维数据带回课堂，迭代课件设计，再反向优化智能体追问逻辑，形成"学生训练—数据反馈—课堂升级—AI迭代"的闭环。

在阿德科特的教育理念中，"独立"是核心素养之一。高老师在日常批改中主动甄别AI痕迹——那些表述过于"完美"、缺乏独立思考的作业，她会单独约谈。"独立深度思考的能力，是人与人工智能最核心的区别。一味依赖只会滋生思维惰性，长期丧失逻辑推演与创新能力。"

张老师（Mark）在教授计算机科学课程时，发现学生长期受困于两大难题：一是用英文准确描述专业知识点，二是传统单向输出模式下自主探究能力偏弱。

“以前学生写英文解释，高频出现语法错误或者用词不当导致句意错误，以及描述偏离大纲的问题。”张老师说道，"老师课后逐份批改，反馈周期长，学生很难养成即时修正的习惯。"

为解决这些问题，盘活课堂，转变低效授课模式，张老师将课堂搬进计算机机房，让AI智能系统成为标配。

以存储容量单位为例，传统模式下教师逐一讲解 SI（国际单位制）和 IEC（国际电工委员会）两套单位制，学生埋头记笔记、死记硬背，很容易考完即忘。有了AI智能系统工具后，老师不再分别详细介绍两套系统，而是通过发问来引导学生自主探究。比如“两种体系分别有哪些单位？同一系统内部的单位如何换算？”，“两个系统之间的单位如何换算？”

学生自主向AI智能系统提问、搜集梳理答案。老师巡回引导，带大家对比辨析答案的可靠性，最后借助AI智能系统生成习题巩固。这套新模式大幅提升师生互动频次，学生也从被动听讲的 “听众”，转变为主动求索的 “探究者”。在教师的把控与引导下，AI智能系统不只是用来攻克单个知识点的工具，更成为助力学生发散思维、深度探索的载体。

AI智能系统带来的课后提升效果同样直观。学生把自己撰写的英文答案输入工具，能同时收获语法拼写、大纲匹配度两个维度的实时反馈。依托 “作答 — 接收反馈 — 修改完善” 的循环练习，学生的专业英文表达能力提升显著，AI智能系统也成了全天候在线的 “随身助教”。

张老师分享了一个学生使用AI智能系统解决实际编程问题的课堂实例。有学生在完成冒泡排序（Bubble Sort）基础代码后，将代码导入AI智能系统分析。工具不仅指出未优化代码的冗余遍历问题，解释了引入flag标记减少循环次数的逻辑，还提供了超出课程大纲的进阶方案。

但放开 AI智能系统课堂使用也暗藏隐患。张老师坦言，使用AI智能系统的一个普遍问题是学生会偷懒，直接复制AI智能系统回答作为作业答案。为此，他制定了 “复述思路” 的课堂规则：随机抽取学生上台讲解核心思路，阐明底层逻辑。

在上述”冒泡排序“算法优化的课堂中，一名学生被抽中后，不仅讲清了优化逻辑，还指出了AI智能系统方案中一个边界条件的漏洞——这让张老师意识到，当学生真正理解而非复制时，AI的"错误"反而成为更深层的教学资源。

AI在不同课堂中的实践路径不同，却共享同一底层逻辑：AI不是替人思考的工具，而是让孩子深入思考的伙伴；差异并非矛盾，而是学科属性的自然选择。数学解题强调逻辑推导的独立性，计算机学习天然需要与工具交互——二者共同服务于全人教育的核心目标：培养既有独立思辨能力、又能与外部世界有效互动的完整的人。

当外界还在讨论AI是否会取代教师时，上海阿德科特的课堂早已交出一份务实答案：AI 终将取代只把它当作标准答案工具的人，却无法取代借力 AI、启发学生自主思辨的老师。

除了Dr. Atlas 牛剑数学思维训练导师、机房里的探究式学习，上海阿德科特还沉淀出了很多AI 融合实践——7X24小时AI老师分身、AI写作口语批改以及基于AI的PBL项目（开发聚焦视障辅助等领域产品）探究。

AI真正落地课堂，不在于装了多少软件，不在于搭载了多么先进的模型，而在于真正以学生成长发展为中心，持续迭代优化教学模式与课程内容；而在于使用AI帮助我们更及时、更深入“看见学生”。

深耕创新教育，上海阿德科特始终在路上。